Không được cung cấp trong văn bản.
Không được cung cấp trong văn bản.
Tài liệu này trình bày về lý thuyết tập thô, một phương pháp tiếp cận mới trong xử lý tính không chắc chắn, được Zdzislaw Pawlak đề xuất vào năm 1982. Xuất phát từ khái niệm hệ thông tin, nghiên cứu mở rộng sang hệ thông tin giá trị tập, còn được gọi là hệ thông tin đa trị, như một phương án điển hình. Trong luận án, thuật ngữ "hệ thông tin" được sử dụng theo định nghĩa ban đầu của Pawlak, trong khi "hệ thông tin giá trị tập" chỉ hệ thông tin có giá trị tập.
Nội dung chính của tài liệu bao gồm các khái niệm cơ bản và mở rộng của lý thuyết tập thô. Chương 1 giới thiệu về hệ thông tin và tập thô, bao gồm các định nghĩa về hệ thông tin, các tập xấp xỉ (xấp xỉ dưới, xấp xỉ trên, miền biên, miền ngoài), miền dương, quan hệ dung sai, và bảng quyết định giá trị tập. Chương này cũng đề cập đến tập thô theo quan hệ dung sai và định nghĩa xấp xỉ trên, xấp xỉ dưới.
Tiếp theo, tài liệu đi sâu vào các khái niệm về tập rút gọn và tập lõi, phân loại thuộc tính điều kiện thành thuộc tính lõi, thuộc tính rút gọn và thuộc tính không cần thiết. Các thuật toán tìm tập rút gọn trong bảng quyết định được trình bày, bao gồm thuật toán từ trên xuống và thuật toán hướng kết hợp. Đặc biệt, nghiên cứu đề cập đến rút gọn thuộc tính trong hệ thông tin giá trị tập theo hai tiếp cận: mô hình Pawlak (từ trên xuống) và mô hình xác suất (từ dưới lên), định nghĩa tập rút gọn dựa trên ma trận phân biệt và miền dương, cũng như phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng đối tượng đại diện.
Phần sau của tài liệu khám phá các hàm phân biệt, ma trận phân biệt, hàm phân biệt mở rộng, độ phân biệt cục bộ và độ phân biệt cơ sở của một tập thuộc tính, cùng với khái niệm bảng ngẫu nhiên dung sai. Một thuật toán quan trọng được giới thiệu là GMDSDT (Generalized Maximal Discernibility heuristic for Set valued Decision Tables) để tìm tập rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định giá trị tập, kèm theo phân tích độ phức tạp và kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu như Hepatitis, Automobile, Abalone, Iris. Cuối cùng, tài liệu trình bày thuật toán VASDT (Verifying upper and lower Approximation for Set valued Decision Tables) để tìm tập xấp xỉ trong hệ thông tin giá trị tập.